数据挖掘技术：SAS/EM与电信领域应用

"SAS/EM 是一款用于数据挖掘的软件工具，它可以帮助用户建立专门的数据库（DMDB），以便在数据分析前预处理和组织数据。数据挖掘是通过复杂的数学运算和算法，从大量数据中发现有价值的信息和模式的过程。在建立DMDB时，通常会进行变量的基本统计分析，如最大值、最小值、平均值和标准差等，同时对分类变量进行等级设定，以优化后续的数据挖掘流程。此外，数据挖掘在不同领域，如电信业，有广泛的应用，并且涉及到数据仓库、OLAP技术、多种数据挖掘算法和工具的使用。" 本文首先介绍了数据挖掘的起源，包括信息时代的背景，数据爆炸性增长与知识发现的需求。随着数据库中数据量的急剧增加，传统的数据库系统无法满足从数据中提取隐藏知识的需求，因此数据挖掘技术应运而生，作为基于数据库的知识发现（KDD）的重要组成部分。数据挖掘的目标是从海量数据中提炼出有价值的信息，解决“数据丰富但信息贫乏”的问题。 接着，文章提到了数据挖掘成为网络之后的下一个技术焦点，因为当前面临的问题包括信息过量、难以辨别真伪、信息安全和信息格式不统一等。数据挖掘技术旨在解决这些问题，提供一种从数据中挖掘潜在价值的方法。 在数据挖掘技术部分，未展开详细讨论，但通常包括了数据预处理、特征选择、建模、验证和解释等多个步骤。常见的数据挖掘算法有分类、聚类、关联规则、序列模式和回归等。 数据挖掘在电信领域的应用，虽然具体细节未给出，但可以想象，可能涉及到客户行为分析、市场细分、预测流失客户、优化营销策略等方面。 数据挖掘工具，如SAS/EM，提供了集成的环境来执行这些任务。数据挖掘实例部分可能会展示如何使用这些工具来解决实际问题，但具体内容未提供。 数据挖掘技术结合理论与实践，通过数据仓库、OLAP技术以及特定的挖掘算法，从大量数据中提取有用信息，帮助企业做出更明智的决策。而SAS/EM作为一个强大的数据挖掘平台，能够帮助用户创建良好的工作环境，提升数据处理和分析的效率。